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申请/专利权人：深圳技术大学

摘要：本发明公开了一种高度近视牵拉性病变分类方法、系统、设备及介质，属于医学图像处理技术领域，目的在于解决缺乏高质量和多样化的高度近视牵拉性病变样本图像、以及因较难捕捉到各级别之间的差异特征而造成高度近视牵拉性病变分类准确性低的问题。其先采用有标签数据训练并得到四个已训练模型；然后构建包括五个基础模型和分配器的新模型，并加入多头注意力机制；再将无标签的眼底彩照图像样本分别输入四个已训练模型，并将无标签的眼底彩照图像样本以及四个已训练模型的输出共同作为新模型的输入，对新模型进行半监督训练；最后获取待分类的眼底彩照图像，并输入训练后的新模型，新模型输出分类结果。

主权项：1.一种高度近视牵拉性病变分类方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，获取已训练模型；将有标签的眼底彩照图像样本及其标签数据分别输入MobilenetV3、Resnet50、Resnet152和InceptionV3四个网络模型，分别对四个网络模型进行训练，得到四个已训练模型；步骤S2，构建新模型；构建新模型，新模型包括MobilenetV2、MobilenetV3、Resnet50、Resnet152、InceptionV3五个基础模型，五个基础模型后面均分别连接一个分类器，基础模型的输出作为对应分类器的输入；MobilenetV2基础模型的第6个残差块的尾部附着第一多头注意力模块、第12个残差块的尾部附着第二多头注意力模块，MobilenetV3基础模型的第6个残差块的尾部附着第一多头注意力模块、第13个残差块的尾部附着第二多头注意力模块，Resnet50基础模型的第3层的尾部附着第一多头注意力模块，Resnet152基础模型的第三阶段的第5个残差块的尾部附着第一多头注意力模块、第四阶段的第10个残差块的尾部附着第二多头注意力模块；分类器包括依次设置的第一线性层、第一dropout层、第二线性层、第二dropout层、特征融合层、批量归一化层、Softmax层和输出层；第一多头注意力模块通过残差连接至第一线性层，第二多头注意力模块通过残差连接至第二线性层；步骤S3，新模型训练；将无标签的眼底彩照图像样本分别输入四个已训练模型，并将无标签的眼底彩照图像样本以及四个已训练模型的输出共同作为新模型的输入，对新模型进行半监督训练；步骤S4，实时分类；获取待分类的眼底彩照图像，并输入训练后的新模型，新模型输出分类结果。

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